Ollama2026年9月30日 12:058 天前
Ollama 本地部署决策模型：Nimble 9B 实测
AI 摘要
- Ollama 0.35 新增 /v1/systemone 接口，一次请求就能回答一组带类型的判断问题
- 上线 nimble（Bespoke Labs 开源 9B），以及 Together AI 的 tev1 两个决策模型
- 官方称 Nimble 9B 在 M5 Max 本地平均每次决策 91ms，可用于工单分流、模型路由与内容审核
为什么重要
把高频、低智力密度的判断下沉到本地小模型，是推理成本结构最直接的优化点。
- 上线 nimble（Bespoke Labs 开源 9B），以及 Together AI 的 tev1 两个决策模型
- 官方称 Nimble 9B 在 M5 Max 本地平均每次决策 91ms，可用于工单分流、模型路由与内容审核
AI Pulse 编辑解读
人人拼参数的时候，敢做小决策模型的团队反而更接近真实收入。
风险与不确定性
决策模型输出概率而非解释，关键业务仍需人工兜底与抽样复核。
影响对象
开发者企业创业者
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来源与透明度
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原始来源：Ollama。发布时间：2026年9月30日 12:05。如果你发现事实错误或来源失效，欢迎通过联系页面提交纠错。